# Java知识图谱怎么构建
构建Java知识图谱是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和组件。本文将详细介绍如何构建一个Java知识图谱，包括数据收集、数据预处理、实体识别、关系抽取、知识图谱构建和可视化展示等步骤。
## 1. 数据收集
构建Java知识图谱的第一步是收集Java相关的数据。这些数据可以包括Java API文档、Java源代码、Java教程和博客文章等。以下是一些常用的数据来源
原创
2024-07-15 19:09:28
37阅读
(学习Java的9张思维导图) 文章目录针对技术栈学习1. java基础1.1 算法1.2 基本1.3 设计模式1.4 正则表达式1.5 java内存模型以及垃圾回收算法2. web方面2.1 SpringMVC的架构设计2.2 SpringAOP源码2.3 Spring事务体系源码以及分布式事务Jotm Atomikos源码实现2.4 数据库隔离级别2.5 数据库2.6 ORM框架:
之前我们已经构建了一个简单的医疗知识图谱，这次就来看看怎么利用这个知识图谱建一个简单的对话系统，构筑的流程还是参考之前的项目，以后我们再结合深度学习进行改进。 上图就反映了这个对话系统的分析思路，整体上接近一个基于规则的对话系统，首先我们需要对用户输入进行分类，其实就是分析用户输入涉及到的实体及问题类型，也就是Neo4j中的node、property、relationship，然后我们利用分析出的
01 什么是知识图谱我们可以从不同的视角去审视知识图谱的概念。在Web视角下，知识图谱如同简单文本之间的超链接一样，通过建立数据之间的语义链接，支持语义搜索。 在自然语言处理视角下，知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据。 在知识表示视角下，知识图谱是采用计算机符号表示和处理知识的方法。 在人工智能视角下，知识图谱是利用知识库来辅助理解人类语言的工具。 在数据库视角下，知识图谱是利用图的方式去
转载
2023-10-07 15:04:13
741阅读
今天上线发现自己竟然涨粉了，也给了我更大的动力将这一方面继续记录下去，这里是对另外一个项目代码的解读，个人认为是对前面连续几篇中文医疗知识图谱的解读的一个补充，有着拨云见日的作用。项目来源是GitHub上面刘老师做的一个基于知识医疗图谱的问答机器人，本文主要关注点放在建立知识图谱这一侧。这个项目并且将数据集也开源了放在dict和data文件夹下，让我觉得真的很难得，得给老师一个star！https
转载
2023-10-07 09:13:09
277阅读
# 用Java构建简单的知识图谱
知识图谱是一种基于图的方式来表示和存储知识的数据结构，它通过节点和边的关系来抽象现实世界的信息。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java来构建一个简单的知识图谱，特别是关注于旅行图的示例。这将展示如何表示地点、交通方式和时间等信息。
## 旅行图的概念
旅行图是一个特别的知识图谱，它关注于旅行的不同地点和相互之间的关系。我们可以用节点表示城市和景点，边表示从
原创
2024-08-07 05:15:38
61阅读
1,知识图谱1,何为知识图谱通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。2,知识图谱这个网络具备的特性：2.1 由节点(Point)和边(Edge)组成2.2 每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系2.3 知识图谱是关系的最有效的表示方式3 知识图谱能干什么？先按知识图谱应用的深度主要
转载
2023-11-06 18:26:26
85阅读
一、知识图谱的基础概念1：RDFRDF(Resource Description FrameWork),就是资源描述框架，它的本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种手段和方法。RDF在形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句(statment),在知识图谱中我们称之为一条知识) Subject -------
转载
2024-06-14 14:26:41
352阅读
1.构建方法知识图谱的构建方法有三种: 自底向上、自顶向下和二者混合的方法.1.1 自底向上法自底向上的构建方法, 从开放链接的数据源中提取实体、属性和关系, 加入到知识图谱的数据层；然后将这些知识要素进行归纳组织, 逐步往上抽象为概念, 最后形成模式层. 自底向上法的流程如图1所示.知识抽取知识抽取, 类似于本体学习, 采用机器学习技术自动或半自动地从一些开放的多源数据中提取知识图谱的实体、
转载
2023-12-04 10:51:55
292阅读
一、什么是知识图谱？知识图谱是由 Google 公司在 2012 年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。二. 知识图谱的表示知识图谱应用的前提是已经构建好
转载
2024-01-08 20:42:39
236阅读
刘知远知识图谱是谷歌对其所推出的大规模知识库产品的称呼。在此之前，已经有关于知识库的大量研究，其中有很多代表性工作，也相应提出了很多挑战性问题。我认为知识图谱的主要挑战问题包括：1. 知识的自动获取；2. 多源知识的自动融合；3.面向知识的表示学习； 4. 知识推理与应用。关于知识图谱最近写了一篇短文，可以参考：http://book.thunlp.org/knowledge_graph/张发恩作
转载
2024-02-05 10:54:31
90阅读
在前面一篇文章《知识图谱基础（二）-知识表达系统》中介绍了知识图谱的基础知识表达系统，什么是entity，什么是relation，什么是domain，什么是type等等。本篇文章主要从应用角度来聊一聊如何构建schema以及shcema构建中需要考虑的问题。以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的，弱关系图谱构建会在应用中讲到。1. schema的定义简单来说，一个知
转载
2024-05-28 14:34:43
104阅读
无论是结构化项目还是非结构化项目，均需首先设计知识图谱Schema。知识图谱Schema一方面可以描述知识图谱中的实体类型、实体属性和关系等信息，另一方面也是知识图谱查询和分析的重要参考，相当于关系型数据库的表结构。知识图谱Schema可视化设计是gBuilder的特色功能之一，gBuilder的Schema设计采用的是以图的方式来表述知识图谱Schema。在gBuilder中我们基于G6自行研发
转载
2024-09-09 06:15:16
140阅读
目录一、什么是知识图谱二、知识图谱的分层架构三、知识图谱构架技术（一）数据获取（Data Acquisition）（二）信息抽取（Information Extraction）（1）实体抽取（Entity Extraction）/命名实体识别（Name Entity Recognition）（2）关系抽取（Relation Extraction）（3）属性抽取（Attribute Extracti
随着互联网业务的发展，产生了大量的数据，数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来，就形成了知识图谱。知识图谱可以应用到智能搜索，自动文档，推荐，决策支持等领域。例如：WordNet，Freebase，Wikidata。今天和大家一起了解知识图谱构建的方法和基本原理。知识图谱概括知识图谱是一个较大的话题。从发展，特点，分类和生命周期等不同的方面都有很多需要讲的东西。知识领域
转载
2023-09-05 12:08:23
284阅读
一、概念 之前我所了解的知识图谱是一个树状图，有很多的分支。这是我对知识图谱的第一印象。现在我对知识图谱的理解更加专业：它是显示知识结构关系的一个图形，是揭示实体之间关系的语义网络。它从开始时凌乱无章的对象、信息中提取相同点，归纳总结出它们之间的关系，从而使信息建立联系成为一个体系。从一个对象可以找到与它相关的若干个对象，然后还可以一个关系接着一个关系地继续往下延申。它最早是为了优化搜索引擎而发明
转载
2024-04-30 19:57:32
65阅读
环境配置需要三项：1.java JDK2.python3.neo4j由于我之前就安装过前两项，所以我是直接从neo4j下手的，过程中发现报错的所以更改了配置，相对起来配置比较简单，各个环境的配置如下1.配置jdk我电脑上一开始是自带环境的，所以我先去下载了neo4j，但是配置的时候无法运行，报错显示的是jdk的版本不适配，根据官网介绍，目前三个版本的neo4j比较主流：v3.5、v4.0、v4.1
转载
2023-10-06 19:19:18
89阅读
引言最近刚在实验楼做了这个关于知识图谱的课程，想总结点什么，也勾起了我的一点回忆，因为最早我写博客就是为了记录一些我对web与nlp还有爬虫的笔记，博客标签上就是标的这些。结果最后发现这三者我都没有在继续做下去了，而是工作于视频图像，有够戏剧化的，所以这里，想找回一点当年那种感觉。知识图谱架构根据一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程，构建知识图谱一般分为3个部分，分别为：信息抽取：从各种类型的数据
转载
2024-01-17 07:13:19
192阅读
如何构建和医疗知识图谱类似的农业知识图谱构建农业知识图谱的步骤如下：数据收集：从各种来源（如学术文献、官方网站、专家知识）收集农业相关的信息。数据清洗：对收集的数据进行清理、组织和标准化，以准备构建图谱。定义实体和关系：明构建农作物知识图谱，写出代码构建农作物知识图谱的代码实现可以依赖于图数据库（如 Neo4j、Titan 等），以下是使用 Neo4j 的代码示例：scssCopy code//
一、知识图谱概念知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的，谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎，知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式，为解决信息检索问题提供了新的思路。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。知识图谱，简而言之就是图数据库，既可以存储信息，又能直观地表
转载
2024-03-29 15:17:50
290阅读
